현대인은 스마트폰과 컴퓨터를 통해 매일 엄청난 양의 데이터를 생성한다. 이 데이터는 일상생활부터 기업 경영, 국가 정책 결정에 이르기까지 핵심적인 역할을 수행한다. 하지만 수집된 기초 데이터가 처음부터 완벽하게 유용할 것이라는 생각은 오해이다.

실제 세계의 데이터는 예상보다 훨씬 지저분하고 오류가 많으며 누락된 정보도 포함한다. 이는 쓰레기 더미 속에 숨겨진 보물을 찾는 과정과 유사하다. 엉망인 데이터를 깨끗하고 분석하기 쉬운 형태로 만드는 과정을 데이터 클렌징(Data Cleansing) 또는 데이터 정제라고 부른다.

이는 데이터 분석의 첫 단계이자 가장 중요한 과정이다. 아무리 좋은 분석 도구를 사용해도 입력되는 데이터가 쓰레기라면 결과물도 쓰레기일 수밖에 없다는 가비지 인, 가비지 아웃(Garbage In, Garbage Out)의 원리가 여기에 적용된다.

데이터 클렌징은 크게 세 가지 유형의 문제를 해결하는 데 집중한다.

첫째는 결측치(Missing Value) 처리이다. 설문조사 응답 누락이나 기기 오작동으로 인해 비어 있는 값을 평균값으로 채우거나 제외하는 과정이다. 둘째는 오류 데이터(Error Data) 수정이다. 나이가 200살로 입력되는 등 잘못된 수치를 찾아내어 바로잡는다. 셋째는 이상치(Outlier) 관리이다. 다른 데이터와 동떨어진 비정상적인 값을 확인하여 분석의 왜곡을 방지한다.

이러한 클렌징 과정을 거치면 불필요한 노이즈가 제거되고 데이터의 신뢰도가 상승한다. 지저분한 원석이 세공을 거쳐 보석으로 변신하듯, 정제된 데이터는 가치 있는 통찰력을 제공하는 자원이 된다. 데이터를 올바르게 활용하기 위해서는 보이지 않는 곳에서 이루어지는 데이터 클렌징의 노력이 필수적이다.

[※ 칼럼의 그림 및 도표는 AI 활용하여 작성됨]